研究内容

適応・学習する機械知能への構成論的アプローチ

人工知能学研究室では4つのキーワードを中心に,発達する機械知能のダイナミクスを包含した多様な研究課題に挑戦しています.

ロボットによるマルチモーダル言語獲得

ロボットが人間と経験を共有した日常的な言語コミュニケーションを行えるようになるためには,ロボットが,感覚・運動系などの認知機能との関連性を含めた総体としての言語システムを,人間や環境との相互作用を通して,適応的に学習する仕組みをいかに実現するかが課題です.この課題に対し,当研究室は,従来とはまったく異なるヒューマン・ロボット・インタラクション研究のアプローチ ―発達的アプローチ― の研究を推進しています.本アプローチに基づいて,これまでに,動作と言語によるマルチモーダルコミュニケーション能力を学習する手法を開発してきました.本手法によれば,ロボットは,初期状態において,言語のような記号的な情報を全く持たず,発話や行動による人間との共同行為を通して,言語,物体概念,ならびに動作を,オンラインでインクリメンタルに学習できます.その結果,ロボットは,状況に応じて,人間の発話を解釈し,日用品や縫いぐるみを操作したり,人間に操作指示や確認の発話をしたり,質問に答えたりできるようになります.

関連文献

  • 岩橋直人, “ロボットによる言語獲得 -言語処理の新しいパラダイムを目指して,” 人工知能学会誌, vol.18, no.1, pp.49-58, 2003.PDF
  • N. Iwahashi. “Robots That Learn Language: A Developmental Approach to Situated Human-Robot Conversations” in Human-Robot Interaction, N. Sarkar, Ed. Vienna: I-Tech Education and Publishing, 2007, pp.95-118.PDF
  • N. Iwahashi, K. Sugiura, R. Taguchi, T. Nagai and T. Taniguchi, “Robots That Learn to Communicate: A Developmental Approach to Personally and Physically Situated Human-Robot Conversations,” in Proc. AAAI Fall Symposium on Dialog with Robots, 2010, pp.38-43.PDF
  • 杉浦孔明, 岩橋直人, 柏岡秀紀, 中村哲. “言語獲得ロボットによる発話理解確率の推定に基づく物体操作対話,” 日本ロボット学会誌, vol.28, no.8, pp.978-988, 2010.PDF

参照点に依存した動作の学習・認識・生成

下図に示す画像中で,人間によって動かされている縫いぐるみの移動は,画面中央で静止している縫いぐるみを参照点にとれば「飛び越える」という概念の例であり,画面右側の箱を参照点にとれば「乗る」という概念の例になります.このように空間的移動の概念には,参照点に依存しているものがあります.このような参照点に依存する動作を学習・認識・生成するための手法,参照点に依存した隠れマルコフモデル(Referential-Point-Dependent hidden Markov model (RPD-HMM))を提案しました.

図:参照点に依存した動作の例

関連文献

  • 羽岡哲郎, 岩橋直人. “言語獲得のための参照点に依存した空間的移動の概念の学習,” 電子情報通信学会技術研究報告 PRMU2000-105, 2000, pp.39-46.PDF
  • K. Sugiura, N. Iwahashi, H. Kashioka and S. Nakamura. “Learning, Generation and Recognition of Motions by Reference-Point-Dependent Probabilistic Models,” Advanced Robotics, vol.25, no.6-7, pp.825-848, 2011.PDF

ディープラーニングを用いた参照点に依存した動作の認識

‘乗せる’や‘近づける’などの二つの物体が関与する物体操作を認識するためには,動かす物体の軌道と参照点となる物体(例:乗せられる物体、近づけられる物体)との相対的な位置関係の情報を利用する必要があります.このような参照点に依存した動作の動画像を、ディープラーニングを用いて認識する研究を行っています.

関連文献

  • 深井海生, 武井豪介, 高渕健太, 岩橋直人, Ye Kyaw Thu, 國島丈生. “LRCNによる参照点に依存した動作の認識,SVMによる記号接地発話の検出とMHDPとCRFを用いた物体への記号接地,” 人工知能学会全国大会, Mar. 2017. (発表予定)

ロボットに向けられた人間の発話の検出

人間のさまざまな発話の中から,ロボットが人間からロボット自身に向けて発せられた指示発話のみを検出し,適切に行動できるようにする手法を開発しました.

関連文献

  • X. Zuo, N. Iwahashi, K. Funakoshi, M. Nakano, R. Taguchi, S. Matsuda, K. Sugiura and N. Oka. “Detecting Robot-Directed Speech by Situated Understanding in Physical Interaction.” Journal of Japanese Society of Artificial Intelligence, vol.25, no.6, pp.670-682, 2010.PDF

ディープラーニングを用いたロボットによるマルチモーダル言語獲得

ディープラーニングを用いて,人間が物体操作をしている動画像から,それを記述する音韻列に生成し,さらに,人間による物体操作指示発話をロボットが理解して適切な行動を実行するための手法を研究しています.

関連文献

  • K. Takabuchi, N. Iwahashi, Y.K. Thu and T. Kunishima. “DNN-based Object Manipulation to Syllable Sequence for Language Acquisition,” in Proc. Int. Symp. Artificial Life and Robotics, Jan. 2017.PDF

ロボットが人間との雑談から実世界の事物を示す言葉とその概念を学習する手法

人間とロボットの雑談の中の人間の発話から,眼前の物体に関する発話を検出し,さらに,その発話の中から眼前の物体に示している単語を判別し,同時に眼前の複数の物体の中からその単語が示している物体を選択し,単語と対応する物体概念を学習する手法を開発しました.

関連文献

  • 山本一馬, 石田卓也, 岩橋直人, Ye Kyaw Thu, 國島丈生. “人とロボットによる雑談から眼前の物体に記号接地している発話の検出法,” HAIシンポジウム, P-36, 2016.PDF
  • 石田卓也, 山本一馬, 岩橋直人, Ye Kyaw Thu, 中村友昭, 長井隆行, 國島丈生. “雑談の記号接地:SVMによる記号接地発話の検出とMHDPとCRFを用いた物体への記号接地,” 人工知能学会全国大会, Mar. 2017. (発表予定)

線形SVMによる識別器要素モデルの結合係数の最適化

下図のように複数の要素モデルを線形結合して構成する識別器に関して,線形結合係数を線形SVMを用いて極めて高速に最適化する手法を開発しました.

関連文献

  • 吉川敦史, 岩橋直人, 船越孝太郎, 國島丈生. “線形SVMによる識別器要素モデルの結合係数の最適化,” 電子情報通信学会総合大会, 2016.

クラウドロボティクス技術を用いたコミュニケーション能力に関する情報共有技術

複数の場所にあるさまざまな形態を有するロボットの間で、それぞれのロボットが学習したコミュニケーションに関する知識を、クラウドロボティクスの技術を用いて共有するためのソフトウェア技術の研究を行っている.

ロボットによる協調的行為の学習

ロボットが人間同士の協調的な行為を観察することで,人間がどのようなルールに基づいて,どのような目的をもって行動しているのかを理解し,ロボットが人間と同じ協調的な行為を行うことができるようになる手法の研究を行っています.

  • 押川慧, 中村友昭, 長井隆行, 岩橋直人, 船越孝太郎, 金子正秀. “人のインタラクションからの教師なしルール学習,” 人工知能学会全国大会, Mar. 2017. (発表予定)
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